Современные технологии очень интересуют военных. Не секрет, что многие технологии сначала создавались для военных нужд, а потом уже появлялись и в обычной жизни мирных граждан. Сейчас военно-воздушные силы США тестируют в полевых условиях нейроморфный чип, созданный силами специалистов IBM. Об этом чипе уже публиковалась информация в блоге нашей компании. Он может использоваться в самых разных целях, и одна из них — обнаружение и идентификация определенных объектов.

ВВС США, а именно Air Force Research Lab (AFRL), использует возможности процессора для идентификации военных и гражданских транспортных средств при радиолокации с воздуха. Военные утверждают, что чип работает не хуже, чем мощный военный компьютер. Но энергии при этом потребляется в двадцать раз меньше.

В 2014 году корпорация IBM заключила с военными контракт на сумму около $550 000. Именно ВВС США стали первой организацией, кто заключил договор с IBM на предмет поставок и испытаний чипа такого рода. Речь идет о процессоре TrueNorth. TrueNorth потребляет гораздо меньше энергии и занимает меньше места, чем традиционные компьютерные системы. Так, отдельный чип TrueNorth, содержащий 5,4 млрд транзисторов, потребляет всего 70 мВт энергии. А процессор Intel с 1,4 млрд транзисторов потребляет от 35 до 140 Вт.



У чипов TrueNorth есть и значительные преимущества перед GPU и FPGA. Корпорация IBM надеется, что TrueNorth станет тем фактором, который позволит компьютерным системам выйти на новый этап развития. Новые технологии могут использоваться не только для создания смартфонов или умных часов — нейроморфные чипы можно использовать и в высокопроизводительных системах, устанавливаемых в дата-центрах.

Чип TrueNorth изготовлен по 28 нм техпроцессу. Он содержит 5,4 миллиарда транзисторов и представляет собой нейроморфную систему со следующими характеристиками:

• один миллион эмулируемых «нейронов»
• 256 миллионов эмулируемых связей между нейронами — «синапсов»
• около 400 мегабит SRAM памяти (приблизительно 50 мегабайт)

В состав процессора входит 4096 блоков, размещающихся в двумерном массиве размером 64*64. Каждый из блоков включает планировщик, модуль управления токенами, память, модуль коммуникации с соседними блоками и логическую систему «нейронов». Технология создания чипа асинхронная. По оценке экспертов, производительность систем на базе чипа составляет 46 млрд «синаптических операций в секунду на ватт».

Военные собрали на основе чипа прототип системы машинного зрения, которая в обычном случае требует очень мощного оборудования и довольно много места. Но в спутниках или высотных летательных аппаратах места не так много, поэтому разместить там традиционную систему такого типа с традиционной структурой попросту невозможно. А вот аналогичную систему, только собранную на нейроморфных чипах, собрать вполне можно. «Основные сферы интересов ВВС — воздушное пространство, космическое пространство, киберпространство», — говорит руководитель AFRL Кинг Ву (Qing Wu). Именно здесь и планируется опробовать в полной мере возможности нейроморфных чипов от IBM.



Ву говорит, что его лаборатория проводила сравнительные тесты между TrueNorth и JetsonTX-1, высокопроизводительным компьютером от Nvidia, адаптированным под машинное обучение. Обе системы используют различную реализацию обработки изображений с использованием возможностей нейросетей. Военные провели сравнительные тесты по определению видов наземного транспорта, включая танки Т-72, бронированные автомобили и бульдозеры. Как оказалось, и TrueNorth, и JetsonTX-1 смогли идентифицировать все обнаруженные виды транспорта с точностью в 95%. Но система на основе TrueNorth при этом использовала в 20-30 раз меньше энергии, чем JetsonTX-1. Для военных это критично, поэтому предпочтение для дальнейшей работы, скорее всего, будет отдано именно нейроморфным чипам.

Также Air Force Research Laboratory использует чип в автономных дронах при полетах на дальние расстояния, когда системой не управляет человек. «Дрон при этом понимает, где он, что нужно делать и куда лететь», — говорит Кинг Ву, руководитель Air Force Research Laboratory, — «Нам нужны мощные энергоэффективные процессоры. И IBM TrueNorth как раз то, что требуется».

На основе TrueNorth создала систему машинного зрения и корпорация Samsung. Принцип работы всей системы отличается от принципа работы обычных камер, что позволило увеличить скорость обработки видеопотока до 2 тысяч кадров в секунду. У самых совершенных камер этот показатель не превышает 120 fps (за исключением ряда специализированных камер). Новая система может использоваться во многих сферах, включая распознавание жестов. «Цифровой глаз» от Samsung может улавливать незначительные движения на значительных расстояниях (5-6 метров и больше). Потребление энергии «цифровым глазом» минимально и составляет около 300 мВт. «Это в сто раз меньше, чем потребляет процессор ноутбука средней производительности и в десять раз меньше энергопотребления процессора, устанавливаемого в обычных смартфонах», — говорит Эрик Рю (Eric Ryu), вице-президент Samsung Advanced Institute of Technology.

Сейчас корпорация IBM совершенствует TrueNorth системы и старается обеспечить удешевление их производства, чтобы новые системы были доступнее для широкого круга потребителей.
Поделиться с друзьями
-->

Комментарии (7)


  1. igor_suhorukov
    13.03.2017 01:17
    +2

    SkyNet уже близко!


    1. Idot
      13.03.2017 14:36

      Уже реально (не шутка) имеется сеть официально именуемая SkyNet, занимается тем, что выявляет потенциальных террористов среди граждан Пакистана, с целью рекомендовать их заблаговременную ликвидацию.


    1. Idot
      14.03.2017 13:56

      Вот статья про реальный SkyNet https://geektimes.ru/post/250154/


  1. Stas911
    13.03.2017 07:03
    +1

    Интересует примерная цена такого процессора, доступна ли документация и средства разработки или это только для военных пока?


    1. mikhanoid
      13.03.2017 11:36
      +1

      Существует эмулятор Compass и MATLAB-библиотека Corelet Library, позволяющи собирать образы из готовых блоков. Было бы интересно узнать и про внутренности самих процессоров, но таких сведений нет. Пока всё описывается уж в чрезчур общих словах для готового работающего изделия. Причастность современных ВВС США только добавляет сомнений


  1. da0c
    13.03.2017 08:05

    Давно наблюдаю за TrueNorth, равно как и за neuFlow, который делают в Колумбийском университете под руководством ЛеКуна.
    Как бы получить инженерный сэмпл поиграться? Можем сделать официальный запрос от академической организации…


  1. rPman
    13.03.2017 13:08

    я правильно понимаю, практически все современные нейро-процессоры дают возможность провести вычисление нейронной сети по заданным весам, но не их обучение, это делается обычным процессором снаружи, используя этото чип исключительно как акселератор вычислений?

    а есть ли готовые системы именно для ускорения обучения?